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本样例为大家学习昇腾软件栈提供参考，非商业目的！

本README只提供命令行方式运行样例的指导，如需在Mindstudio下运行样例，请参考Mindstudio运行图片样例wiki。

dehaze_picture 样例

功能：使用deploy_vel模型对输入图片进行去雾。
样例输入：jpg图像。
样例输出：去雾图像。

前置条件

请检查以下条件要求是否满足，如不满足请按照备注进行相应处理。如果CANN版本升级，请同步检查第三方依赖是否需要重新安装（5.0.4及以上版本第三方依赖和5.0.4以下版本有差异，需要重新安装）。

条件 要求 备注
硬件要求 Atlas200 DK/Atlas300(ai1s)/Atlas200I DK A2 当前已在Atlas200 DK、Atlas300、Atlas200I DK A2测试通过，产品说明请参考硬件平台 ，其他产品可能需要另做适配
CANN版本 Atlas200 DK/Atlas300(ai1s)：6.3.RC1 Atlas200I DK A2：6.2.RC1 请参考CANN样例仓介绍中的安装步骤完成CANN安装，如果CANN低于要求版本请根据版本说明切换samples仓到对应CANN版本
第三方依赖 opencv, ffmpeg+acllite 请参考第三方依赖安装指导(C++样例)完成对应安装

样例准备

  1. 获取源码包。

    可以使用以下两种方式下载，请选择其中一种进行源码准备。

    • 命令行方式下载（下载时间较长，但步骤简单）。 
      # 开发环境，非root用户命令行中执行以下命令下载源码仓。    
cd ${HOME}     
git clone https://github.com/Ascend/samples.git
      注：如果需要切换到其它tag版本，以v0.5.0为例，可执行以下命令。 
      git checkout v0.5.0
    • 压缩包方式下载（下载时间较短，但步骤稍微复杂）。
      注：如果需要下载其它版本代码，请先请根据前置条件说明进行samples仓分支切换。 
       # 1. samples仓右上角选择 【克隆/下载】 下拉框并选择 【下载ZIP】。    
 # 2. 将ZIP包上传到开发环境中的普通用户家目录中，【例如：${HOME}/ascend-samples-master.zip】。     
 # 3. 开发环境中，执行以下命令，解压zip包。     
 cd ${HOME}    
 unzip ascend-samples-master.zip

  2. 获取此应用中所需要的模型

    模型名称 模型说明 模型下载路径
    deploy_vel 基于tensorflow的去雾处理。 请参考https://github.com/Ascend/ModelZoo-TensorFlow/tree/master/TensorFlow/contrib/cv/dehaze/ATC_deploy_vel_tf_AE 原始模型章节，下载原始模型。
    为了方便下载，在这里直接给出原始模型下载及模型转换命令,可以直接拷贝执行。也可以参照上表在modelzoo中下载并手工转换，以了解更多细节。

    模型下载。

    cd ${HOME}/samples/python/contrib/dehaze_picture/model    
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/SingleImageDehaze/output_graph.pb

    模型转换。

    • 如果使用的是Atlas200 DK或者Atlas300，请使用如下命令：

      atc --model=output_graph.pb --framework=3 --input_shape="t_image_input_to_DHGAN_generator:1,512,512,3" --output=deploy_vel --soc_version=Ascend310 --input_fp16_nodes="t_image_input_to_DHGAN_generator" --output_type=FP32

    • 如果使用的是Atlas200I DK A2，请使用如下命令：

      atc --model=output_graph.pb --framework=3 --input_shape="t_image_input_to_DHGAN_generator:1,512,512,3" --output=deploy_vel --soc_version=Ascend310B1 --input_fp16_nodes="t_image_input_to_DHGAN_generator" --output_type=FP32

  3. 获取样例需要的测试图片

    cd $HOME/samples/python/contrib/dehaze_picture/data
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/SingleImageDehaze/test_image/10992_04_0.8209.png

样例运行

注：开发环境与运行环境合一部署，请跳过步骤1，直接执行步骤2即可。

  1. 执行以下命令,将开发环境的dehaze_picture目录上传到运行环境中，例如 /home/HwHiAiUser，并以HwHiAiUser（运行用户）登录运行环境（Host）。

    # 【xxx.xxx.xxx.xxx】为运行环境ip，200DK或200IDKA2在USB连接时一般为192.168.1.2，300（ai1s）为对应的公网ip。
scp -r $HOME/samples/python/contrib/dehaze_picture HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser
ssh HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx

  2. 运行可执行文件。

    • 如果执行过步骤1，请运行以下命令。

      cd ${HOME}/dehaze_picture/src
python3.6 main.py ../data/

    • 如果没有，请执行以下命令。

      cd $HOME/samples/python/contrib/dehaze_picture/src
python3.6 main.py ../data/

查看结果

运行完成后，会在运行环境的命令行中打印出推理结果。

常见错误

请参考常见问题定位对遇到的错误进行排查。如果wiki中不包含，请在samples仓提issue反馈。